Hermes Agent 实战拆解从行情到 DCF搭建你的 AI 金融分析师【免费下载链接】hermes-agentThe agent that grows with you项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent每天早上手动拉一遍持仓股价搭 DCF 模型又要耗半天周报临到头还在人肉拼接数据——这是很多做金融分析的人的日常。Hermes Agent 是一个自学习、可扩展的开源 AI 代理框架配合可插拔的金融技能体系能把行情获取、估值建模、报告生成串成一条自然语言驱动的工作流并支持定时自动执行。这篇分享讲清楚它怎么装、怎么用、能自动化到什么程度。Hermes Agent 是什么一句话定位与能力全景Hermes Agent 的定位是会成长的代理核心是一个 AI 代理运行时外层挂技能skill插件体系金融分析能力就以官方技能包的形式提供按需安装。你不需要自己写爬虫和建模脚本用自然语言描述需求代理负责调用对应的技能模块完成任务。它的整体能力域可以概括为六块多模型调度300 模型可切换从云端大模型到本地部署的轻量模型技能插件体系金融技能stocks、DCF、三表模型等可独立安装、独立卸载定时自动化内置 cron 系统分析任务可按计划自动触发跨平台消息通道Telegram、Discord、Slack 等渠道可接收结果推送本地/云端双部署数据敏感的场景可完全本地运行成本弹性简单查询用便宜模型复杂建模再上大模型按任务付费五分钟上手安装与首次调用安装命令安装分平台各一条命令Linux、macOS、WSL2 用户用 shell 脚本Windows 用户用 PowerShellcurl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)激活金融技能装好框架后金融技能是按需安装的。下面三条覆盖行情、估值、报表三类最常用的 Hermes Agent 金融技能hermes skills install official/finance/stocks hermes skills install official/finance/dcf-model hermes skills install official/finance/3-statement-modelPython 环境和 Node.js 依赖由安装脚本自动处理不需要手动建虚拟环境或配置路径。核心金融技能拆解行情、估值与报表实时行情与多标的对比stocks技能基于 Yahoo Finance 公开数据不需要 API 密钥就能拿实时报价、历史序列和加密货币价格适合快速核对数字和多标的横向比较hermes 查询 AAPL 当前股价和今日涨跌幅 hermes 对比 AAPL、MSFT、GOOGL 近三个月的走势 hermes 拉取 TSLA 过去六个季度的历史数据机构级估值建模dcf-model提供的是接近投资银行工作底稿的 AI DCF 估值模型输出内容包括熊市、基准、牛市三情景假设估值区间一目了然5×5 敏感性表展示估值对 WACC 和终端增长率的双变量反应带公式的 Excel 工作簿可直接作为报告附件每个关键假设附带数据来源与推导注释便于复核调用方式仍然是自然语言hermes 为 NVDA 构建 DCF 估值模型三情景分析WACC 取 9.5%输出 Excel财务报表解读与比率分析3-statement-model技能面向三张主表的联动分析可以输出的维度包括损益表收入结构、毛利率变化、费用率趋势资产负债表资本结构、营运资本、资产周转现金流量表经营/投资/筹资现金流匹配度、自由现金流质量关键比率ROE 拆解、偿债能力、流动性指标风险识别异常科目、一次性损益、持续失血的现金流信号配合 DCF 技能一个完整的报表底稿 估值结论流程就齐了。让分析自动跑定时任务与看板协同手动跑一遍分析是点定时跑一遍才是面。Hermes Agent 的 cron 系统让任务按计划触发kanban 看板则负责呈现哪些任务在跑、哪些完成、结果挂在哪个会话里。两者组合后的逻辑是——cron 负责什么时候跑看板负责跑到什么程度了结果通过消息通道或看板会话交付。两条最典型的定时任务hermes cron add daily_market_report --schedule 0 9 * * 1-5 hermes cron add portfolio_monitor --schedule 0 * * * *基于这个组合常见的自动化形态有四种每日市场简报交易日早 9 点汇总指数与持仓异动每小时持仓检查盘中盯仓触发阈值才推送不刷屏风险预警触发单一持仓回撤超设定幅度时立即通知月末财务报告每月最后一个工作日生成三表分析并归档这样一套配置下来自动化投资组合分析就成型了人只在结论和异常两个环节介入。三个场景演示个人组合复盘与优化手上 3-5 只持仓想定期看看组合质量hermes 我的组合AAPL 100 股、MSFT 50 股、GOOGL 30 股先算当前盈亏 hermes 计算组合的集中度、行业暴露和波动率 hermes 基于现代投资组合理论给出一版再平衡建议 hermes 若任一持仓单日回撤超 5%通过 Telegram 通知我产出是一页组合体检结论 再平衡方案外加一条常驻的回撤监控任务。单公司深度 DCF 估值对一家候选标的做机构视角的定价hermes 拉取 TSLA 最新三个年度的收入、毛利和自由现金流 hermes 以收入增速 12%、WACC 9%、终端增速 2.5% 建 DCF 三情景模型 hermes 对 WACC 和终端增速做 5x5 敏感性输出 Excel hermes 汇总成一份估值备忘录注明每个假设的数据出处产出是一份可直接进投委会材料的估值备忘录模型、敏感性、假设出处齐全。行业与板块趋势扫描看板块而不是看个股时任务变成批量筛选hermes 扫描半导体板块过去一年的指数表现和领涨成分股 hermes 按 PE、PB 和营收增速三档筛选板块内的低估值标的 hermes 汇总最近两周关于 AI 芯片的行业新闻和情绪倾向 hermes 把筛选结果排成看板任务按置信度分三档产出是一张带分档的候选清单后续个股深度分析可以逐个派给代理跟进。进阶玩法多模型协同与自定义扩展多模型分工策略轻量模型负责初筛批量拉数据、算比率便宜且快大模型负责深研DCF 假设推导、报告撰写不同模型交叉验证同一结论分歧处人工复核编写自定义技能有特定方法论比如自建评分体系时可以写自己的技能。骨架长这样from hermes_agent.skills import BaseSkill class PortfolioScorerSkill(BaseSkill): def score_portfolio(self, holdings, weights): 计算组合综合评分返回 0-100 分值 ... def detect_concentration_risk(self, holdings): 识别行业与个股集中度风险点 ...注册后即可像官方技能一样被自然语言调用细节见 README.md 中的技能开发说明。数据源扩展公开 APIYahoo Finance默认、Alpha Vantage 等私有接口企业内部行情/风控系统走自定义数据源接入本地文件Excel、CSV、JSON 财报底稿直接丢给会话实时数据流WebSocket 或消息队列订阅喂给监控类任务安全合规与性能调优数据安全与合规敏感数据可全链路本地处理不经过云端会话与配置数据加密存储密钥不落在明文文件里支持基于角色的访问控制RBAC团队成员按权限使用完整审计日志谁在什么时候跑了什么分析可回溯需要明确的一点Hermes Agent 的定位是分析与研究工具不替代持牌投资顾问任何重要决策都应人工复核后再执行。性能与扩展内存批量建模任务按需调高分析进程的内存上限模型选择初筛用低价模型深研用强模型控制单次成本并发多个板块扫描任务可并行调度缩短出结果时间缓存行情与财报数据设缓存 TTL避免重复拉取后续可扩展的方向主要是两条接入自定义数据源专有行情、内部数据以及沉淀符合自己团队格式的报告模板。常见问题不写代码能用起来吗基础功能全部通过自然语言调用装完技能直接对话即可。只有编写自定义技能时才需要 Python 基础。行情数据的准确性怎么看待数据来自 Yahoo Finance 等公开源用于研究足够但重要决策建议与第二个独立数据源交叉核对。能接实时交易吗不建议。它的时延和定位都不适合下单决策把它当作研究工具执行环节留给交易系统和人工。支持哪些市场全球主要股票市场和主流加密货币其他市场可通过数据源扩展接入。费用怎么算框架本身免费开源成本主要是调用大模型的 API 费用用本地模型则趋近于零具体随用量浮动。每天早上那批重复的拉数、建模、拼周报现在可以交给它定时跑。你只需要在结论出来时看一眼hermes 分析我持仓组合的表现生成今日复盘简报【免费下载链接】hermes-agentThe agent that grows with you项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 Hermes Agent 实战拆解：从行情到 DCF，搭建你的 AI 金融分析师
Hermes Agent 实战拆解从行情到 DCF搭建你的 AI 金融分析师【免费下载链接】hermes-agentThe agent that grows with you项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent每天早上手动拉一遍持仓股价搭 DCF 模型又要耗半天周报临到头还在人肉拼接数据——这是很多做金融分析的人的日常。Hermes Agent 是一个自学习、可扩展的开源 AI 代理框架配合可插拔的金融技能体系能把行情获取、估值建模、报告生成串成一条自然语言驱动的工作流并支持定时自动执行。这篇分享讲清楚它怎么装、怎么用、能自动化到什么程度。Hermes Agent 是什么一句话定位与能力全景Hermes Agent 的定位是会成长的代理核心是一个 AI 代理运行时外层挂技能skill插件体系金融分析能力就以官方技能包的形式提供按需安装。你不需要自己写爬虫和建模脚本用自然语言描述需求代理负责调用对应的技能模块完成任务。它的整体能力域可以概括为六块多模型调度300 模型可切换从云端大模型到本地部署的轻量模型技能插件体系金融技能stocks、DCF、三表模型等可独立安装、独立卸载定时自动化内置 cron 系统分析任务可按计划自动触发跨平台消息通道Telegram、Discord、Slack 等渠道可接收结果推送本地/云端双部署数据敏感的场景可完全本地运行成本弹性简单查询用便宜模型复杂建模再上大模型按任务付费五分钟上手安装与首次调用安装命令安装分平台各一条命令Linux、macOS、WSL2 用户用 shell 脚本Windows 用户用 PowerShellcurl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1)激活金融技能装好框架后金融技能是按需安装的。下面三条覆盖行情、估值、报表三类最常用的 Hermes Agent 金融技能hermes skills install official/finance/stocks hermes skills install official/finance/dcf-model hermes skills install official/finance/3-statement-modelPython 环境和 Node.js 依赖由安装脚本自动处理不需要手动建虚拟环境或配置路径。核心金融技能拆解行情、估值与报表实时行情与多标的对比stocks技能基于 Yahoo Finance 公开数据不需要 API 密钥就能拿实时报价、历史序列和加密货币价格适合快速核对数字和多标的横向比较hermes 查询 AAPL 当前股价和今日涨跌幅 hermes 对比 AAPL、MSFT、GOOGL 近三个月的走势 hermes 拉取 TSLA 过去六个季度的历史数据机构级估值建模dcf-model提供的是接近投资银行工作底稿的 AI DCF 估值模型输出内容包括熊市、基准、牛市三情景假设估值区间一目了然5×5 敏感性表展示估值对 WACC 和终端增长率的双变量反应带公式的 Excel 工作簿可直接作为报告附件每个关键假设附带数据来源与推导注释便于复核调用方式仍然是自然语言hermes 为 NVDA 构建 DCF 估值模型三情景分析WACC 取 9.5%输出 Excel财务报表解读与比率分析3-statement-model技能面向三张主表的联动分析可以输出的维度包括损益表收入结构、毛利率变化、费用率趋势资产负债表资本结构、营运资本、资产周转现金流量表经营/投资/筹资现金流匹配度、自由现金流质量关键比率ROE 拆解、偿债能力、流动性指标风险识别异常科目、一次性损益、持续失血的现金流信号配合 DCF 技能一个完整的报表底稿 估值结论流程就齐了。让分析自动跑定时任务与看板协同手动跑一遍分析是点定时跑一遍才是面。Hermes Agent 的 cron 系统让任务按计划触发kanban 看板则负责呈现哪些任务在跑、哪些完成、结果挂在哪个会话里。两者组合后的逻辑是——cron 负责什么时候跑看板负责跑到什么程度了结果通过消息通道或看板会话交付。两条最典型的定时任务hermes cron add daily_market_report --schedule 0 9 * * 1-5 hermes cron add portfolio_monitor --schedule 0 * * * *基于这个组合常见的自动化形态有四种每日市场简报交易日早 9 点汇总指数与持仓异动每小时持仓检查盘中盯仓触发阈值才推送不刷屏风险预警触发单一持仓回撤超设定幅度时立即通知月末财务报告每月最后一个工作日生成三表分析并归档这样一套配置下来自动化投资组合分析就成型了人只在结论和异常两个环节介入。三个场景演示个人组合复盘与优化手上 3-5 只持仓想定期看看组合质量hermes 我的组合AAPL 100 股、MSFT 50 股、GOOGL 30 股先算当前盈亏 hermes 计算组合的集中度、行业暴露和波动率 hermes 基于现代投资组合理论给出一版再平衡建议 hermes 若任一持仓单日回撤超 5%通过 Telegram 通知我产出是一页组合体检结论 再平衡方案外加一条常驻的回撤监控任务。单公司深度 DCF 估值对一家候选标的做机构视角的定价hermes 拉取 TSLA 最新三个年度的收入、毛利和自由现金流 hermes 以收入增速 12%、WACC 9%、终端增速 2.5% 建 DCF 三情景模型 hermes 对 WACC 和终端增速做 5x5 敏感性输出 Excel hermes 汇总成一份估值备忘录注明每个假设的数据出处产出是一份可直接进投委会材料的估值备忘录模型、敏感性、假设出处齐全。行业与板块趋势扫描看板块而不是看个股时任务变成批量筛选hermes 扫描半导体板块过去一年的指数表现和领涨成分股 hermes 按 PE、PB 和营收增速三档筛选板块内的低估值标的 hermes 汇总最近两周关于 AI 芯片的行业新闻和情绪倾向 hermes 把筛选结果排成看板任务按置信度分三档产出是一张带分档的候选清单后续个股深度分析可以逐个派给代理跟进。进阶玩法多模型协同与自定义扩展多模型分工策略轻量模型负责初筛批量拉数据、算比率便宜且快大模型负责深研DCF 假设推导、报告撰写不同模型交叉验证同一结论分歧处人工复核编写自定义技能有特定方法论比如自建评分体系时可以写自己的技能。骨架长这样from hermes_agent.skills import BaseSkill class PortfolioScorerSkill(BaseSkill): def score_portfolio(self, holdings, weights): 计算组合综合评分返回 0-100 分值 ... def detect_concentration_risk(self, holdings): 识别行业与个股集中度风险点 ...注册后即可像官方技能一样被自然语言调用细节见 README.md 中的技能开发说明。数据源扩展公开 APIYahoo Finance默认、Alpha Vantage 等私有接口企业内部行情/风控系统走自定义数据源接入本地文件Excel、CSV、JSON 财报底稿直接丢给会话实时数据流WebSocket 或消息队列订阅喂给监控类任务安全合规与性能调优数据安全与合规敏感数据可全链路本地处理不经过云端会话与配置数据加密存储密钥不落在明文文件里支持基于角色的访问控制RBAC团队成员按权限使用完整审计日志谁在什么时候跑了什么分析可回溯需要明确的一点Hermes Agent 的定位是分析与研究工具不替代持牌投资顾问任何重要决策都应人工复核后再执行。性能与扩展内存批量建模任务按需调高分析进程的内存上限模型选择初筛用低价模型深研用强模型控制单次成本并发多个板块扫描任务可并行调度缩短出结果时间缓存行情与财报数据设缓存 TTL避免重复拉取后续可扩展的方向主要是两条接入自定义数据源专有行情、内部数据以及沉淀符合自己团队格式的报告模板。常见问题不写代码能用起来吗基础功能全部通过自然语言调用装完技能直接对话即可。只有编写自定义技能时才需要 Python 基础。行情数据的准确性怎么看待数据来自 Yahoo Finance 等公开源用于研究足够但重要决策建议与第二个独立数据源交叉核对。能接实时交易吗不建议。它的时延和定位都不适合下单决策把它当作研究工具执行环节留给交易系统和人工。支持哪些市场全球主要股票市场和主流加密货币其他市场可通过数据源扩展接入。费用怎么算框架本身免费开源成本主要是调用大模型的 API 费用用本地模型则趋近于零具体随用量浮动。每天早上那批重复的拉数、建模、拼周报现在可以交给它定时跑。你只需要在结论出来时看一眼hermes 分析我持仓组合的表现生成今日复盘简报【免费下载链接】hermes-agentThe agent that grows with you项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考